Sissejuhatus andmete analüüsimeetoditesse
21. sajandil on andmeanalüüs igas valdkonnas üks sagedamini kasutatavaid sõnu. Nii et täna vaatame, mida kõik tähendavad andmeanalüüsi ja andmete analüüsimise oluliste meetodite all. Andmete analüüs on andmete kontrollimise, puhastamise, muundamise ja modelleerimise protsess eesmärgiga leida kasulikku teavet, mis võib muuta otsuste tegemise paremaks. Aastal 2019 ütles majandusteadlane: “Maailma kõige väärtuslikumaks varaks pole enam nafta, vaid DATA”. Andmete analüüs on tihedalt seotud andmete visualiseerimisega. Põhinedes andmete kogusele, mida tööstused iga minut genereerivad, ja nende vajaduste põhjal on loodud mitmeid tehnikaid. Vaatame järgmises osas, millised need on. Selles teemas tutvume andmeanalüüsi tehnikate tüüpidega.
Andmeanalüüsi olulised tüübid
Andmeanalüüsi tehnikad jagunevad laias laastus kahte tüüpi
- Matemaatilistel ja statistilistel lähenemisviisidel põhinevad meetodid
- Tehisintellektil ja masinõppel põhinevad meetodid
Matemaatiline ja statistiline lähenemisviis
1. Kirjeldav analüüs: kirjeldav analüüs on oluline esimene samm statistilise analüüsi läbiviimisel. See annab meile idee andmete jaotusest, aitab tuvastada kõrvalekaldeid ja võimaldab tuvastada muutujate seoseid, valmistades seeläbi ette andmeid edasise statistilise analüüsi tegemiseks. Hiiglasliku andmekogumi kirjeldavat analüüsi saab hõlpsaks jagada, jaotades selle kahte kategooriasse: tegemist on iga üksiku muutuja kirjeldava analüüsiga ja muutujate kombinatsioonide kirjeldava analüüsiga.
2. Regressioonianalüüs: regressioonanalüüs on üks domineerivaid andmeanalüüsi tehnikaid, mida tööstuses praegu kasutatakse. Sellise tehnika puhul näeme seost kahe või enama huvipakkuva muutuja vahel ja tuumikus uurivad nad kõik ühe või mitme sõltumatu muutuja mõju sõltuvale muutujale. Et teada saada, kas muutujate vahel on mingi seos või mitte, peame esmalt joonistama andmed diagrammile ja see on ilmne, kas need on mingisugused. Näiteks mõelge allpool toodud graafikule, et teil oleks selge arusaam.
Andmete kaevandamisel kasutatakse seda tehnikat muutuja väärtuste ennustamiseks selles konkreetses andmekogumis. Kasutuses on erinevat tüüpi regressioonimudeleid. Mõned neist on lineaarne regressioon, logistiline regressioon ja mitmekordne regressioon.
3. Dispersioonianalüüs: dispersioon on see, mil määral jaotust venitatakse või pigistatakse. Matemaatilise lähenemisviisi korral saab dispersiooni määratleda kahel viisil, põhimõtteliselt väärtuste erinevuse vahel omavahel ja teiseks keskmise väärtuse erinevusest. Kui väärtuse ja keskmise erinevus on väga väike, siis võime öelda, et hajutatus on sel juhul väiksem. Ja mõned levinumad dispersioonimõõdud on dispersioon, standardhälve ja kvartiilidevaheline vahemik.
4. Faktorianalüüs: Faktorianalüüs on omamoodi andmeanalüüsi tehnika, mis aitab leida muutujate kogumi alusstruktuuri. See aitab iseseisvate muutujate leidmisel andmekogumist, mis kirjeldaks suhete mustreid ja mudeleid. See on esimene samm rühmitamise ja klassifitseerimise protseduuride poole. Faktorianalüüs on seotud ka põhikomponentide analüüsiga (PCA), kuid mõlemad ei ole identsed, võime nimetada PCA-d kui uuritava faktoranalüüsi põhilisemat versiooni
5. Aegrida: Aegridade analüüs on andmeanalüüsi tehnika, mis tegeleb aegridade andmete või trendide analüüsiga. Saagem nüüd aru, mis on aegridade andmed? Aegridade andmed on andmed konkreetsete ajavahemike või ajavahemike seeriana. Kui me näeme teaduslikult, teostatakse suurem osa mõõtmistest aja jooksul.
Masinõppel ja tehisintellektil põhinevad meetodid
1. Otsuste puud: otsustuspuu analüüs on graafiline esitus, mis sarnaneb puule sarnase struktuuriga, kus otsuste tegemise probleeme saab näha vooskeemina, millest igaüks sisaldab hargnemiskohti alternatiivsete vastuste saamiseks. Otsustuspuud on ülalt alla lähenemisviis, mille esimene otsussõlm on ülaosas, vastavalt esimese otsuse sõlmpunkti vastusele jaotatakse see harudeks ja see jätkub, kuni puu jõuab lõpliku otsuseni. Oksi, mis enam ei jagune, nimetatakse lehtedeks.
2. Neuraalsed võrgud: neuraalsed võrgud on algoritmide kogum, mis on loodud inimese aju jäljendamiseks. Seda tuntakse ka kui “kunstlike neuronite võrku”. Neuraalvõrgu rakendused andmekaevandamises on väga laiad. Neil on kõrge mürarikaste andmete aktsepteerimisvõime ja väga täpsed tulemused. Vajadusest lähtuvalt kasutatakse praegu mitut tüüpi närvivõrke, neist vähesed on korduvad närvivõrgud ja konvolutsioonilised närvivõrgud. Konvolutsioonilisi närvivõrke kasutatakse enamasti pilditöötluses, loomuliku keele töötlemisel ja soovitussüsteemides. Korduvaid närvivõrke kasutatakse peamiselt käekirja ja kõnetuvastuse jaoks.
3. Evolutsioonilised algoritmid: Evolutsioonilised algoritmid kasutavad rekombineerimisest ja valikust inspireeritud mehhanisme. Seda tüüpi algoritmid on domeenist sõltumatud ja neil on võime uurida suuri andmekogumeid, avastades mustreid ja lahendusi. Võrreldes teiste andmetehnikatega pole nad müra suhtes tundlikud.
4. Hägune loogika: see on lähenemisviis arvutamisele, mis põhineb tõepärasusel, mitte tavalisel loogikaloogikal (tõde / vale või 0/1). Nagu ülalpool otsusesõlme otsustuspuudes arutatud, on meil vastus kas jah või ei, mis juhtuks, kui meil on olukord, kus me ei suuda otsustada absoluutselt jah või absoluutselt ei? Nendel juhtudel mängib olulist rolli hägune loogika. See on mitmekesine väärtusega loogika, milles tõeväärtus võib olla täiesti õige ja täiesti vale vahel, st see võib võtta mis tahes tegeliku väärtuse vahemikus 0 kuni 1. Hägune loogika on rakendatav juhul, kui väärtustes on märkimisväärne kogus müra.
Järeldus
Raske küsimus, millega kõik ettevõtted või ettevõtted silmitsi seisavad, on see, millist tüüpi andmete analüüsimise tehnika on nende jaoks parim? Me ei saa ühtegi tehnikat parimaks määratleda, selle asemel võime proovida mitut tehnikat ja vaadata, milline neist sobib meie andmekogumiga kõige paremini, ning kasutada seda. Ülalnimetatud tehnikad on mõned olulised tehnikad, mida tööstuses praegu kasutatakse.
Soovitatavad artiklid
See on juhend andmete analüüsimeetodite tüüpide kohta Siin käsitleme praegu tööstuses kasutatavaid andmeanalüüsi tehnikate tüüpe. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -
- Andmeteaduse tööriistad
- Andmeteaduse platvorm
- Andmeteaduse karjäär
- Suurandmete tehnoloogiad
- Klastrid masinõppes
- Hägune loogikasüsteem | Millal kasutada, arhitektuur
- Neuraalsete võrkude rakendamise täielik juhend
- Mis on andmete analüüs?
- Looge eelistega otsustuspuu
- Andmeanalüüsi eri tüüpi juhend